生成模型與判別模型區別
概念理解 監督學習方法可分為兩大類，即生成方法與判別方法，它們所學到的模型稱為生成模型與判別模型。 判別模型：判別模型是學得一個分類面（即學得一個模型），該分類面可用來區分不同的數據分別屬於哪一類； 生成模型：生成模型是學得各個類別各自的特征（即可看成學得多個模型），可用這些特征數據 ...
原文：生成模型 VS 判別模型 （含義、區別、對應經典算法）
從概率分布的角度考慮，對於一堆樣本數據，每個均有特征Xi對應分類標記yi。 生成模型：學習得到聯合概率分布P x,y ，即特征x和標記y共同出現的概率，然后求條件概率分布。能夠學習到數據生成的機制。 判別模型：學習得到條件概率分布P y x ，即在特征x出現的情況下標記y出現的概率。 數據要求：生成模型需要的數據量比較大，能夠較好地估計概率密度 而判別模型對數據樣本量的要求沒有那么多。 兩者的優 ...
2019-10-01 13:17 0 349 推薦指數：
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